Direct Cost-Modeling of Rheumatoid Arthritis According to Disease Activity Categories in France
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this cost-of-illness study was to assess the use of direct medical resources, excluding drug costs, by patients with rheumatoid arthritis (RA) in France, and to construct cost estimates according to level of disease activity. METHODS: Three categories of RA disease activity were defined according to Disease Activity Score 28-joint count (DAS28) thresholds: remission (DAS28 < 2.6), low disease activity state (LDAS; i.e., DAS28 ≤ 3.2), and moderate to high disease activity (MHDAS; i.e., DAS28 > 3.2). Eight resource utilization items were defined: medical visits, laboratory tests, hospitalization, imaging, physiotherapy, nursing, adaptive aids, and transportation. Resource utilization and unit costs from the national-payer perspective were estimated through expert opinion and simulated using distribution ranges for each item. Cost distributions were computed by Monte-Carlo simulations estimating overall costs per 6 months over a 2-year period. RESULTS: For patients achieving remission, costs were estimated at a mean of €771 (SD 199) for the first 6 months and at €511 (SD 162) for each subsequent 6-month period. For patients achieving LDAS, costs were estimated at €905 (SD 263) for the first 6 months and €696 (SD 240) for each subsequent 6-month period. For patients in MHDAS, costs were estimated at €1215 per 6 months (SD 405). CONCLUSION: This cost-of-illness assessment provided current estimates of direct medical costs for RA according to disease activity in France. The findings suggest that achieving remission or LDAS is associated with substantially lower medical costs for RA versus being in MHDAS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».